Accès plus rapide que le navigateur!Similitudes entre Processus de Galton-Watson et Théorie des probabilités
Processus de Galton-Watson et Théorie des probabilités ont 8 choses en commun (em Unionpédia): Chaîne de Markov, Loi de probabilité, Loi géométrique, Martingale (calcul stochastique), Processus de branchement, Processus stochastique, Propriété de Markov, Variable aléatoire.
Chaîne de Markov
Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états ''A'' et ''E''. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret.
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Loi de probabilité
400px En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard.
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Loi géométrique
Pas de description.
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Martingale (calcul stochastique)
Une martingale est une séquence de variables aléatoires X_t (autrement dit un processus stochastique), telles que l'espérance mathématique E(X_t) à l'instant t, conditionnellement à l'information disponible à un moment préalable s, notée F_s, vaut E(X_t|F_s).
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Processus de branchement
En théorie des probabilités, un processus de branchement est un processus stochastique formé par une collection de variables aléatoires.
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Processus stochastique
Un processus ou processus aléatoire (voir Calcul stochastique) ou fonction aléatoire (voir Probabilité) représente une évolution, discrète ou à temps continu, d'une variable aléatoire.
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Propriété de Markov
Exemple de processus stochastique vérifiant la propriété de Markov: un mouvement Brownien (ici représenté en 3D) d'une particule dont la position à un instant t+1 ne dépend que de la position précédente à l'instant t. En probabilité, un processus stochastique vérifie la propriété de Markov si et seulement si la distribution conditionnelle de probabilité des états futurs, étant donnés les états passés et l'état présent, ne dépend en fait que de l'état présent et non pas des états passés (absence de « mémoire »).
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Variable aléatoire
La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire.
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La liste ci-dessus répond aux questions suivantes
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- Similitudes entre Processus de Galton-Watson et Théorie des probabilités
Comparaison entre Processus de Galton-Watson et Théorie des probabilités
Processus de Galton-Watson a 36 relations, tout en Théorie des probabilités a 198. Comme ils ont en commun 8, l'indice de Jaccard est 3.42% = 8 / (36 + 198).
Références
Cet article montre la relation entre Processus de Galton-Watson et Théorie des probabilités. Pour accéder à chaque article à partir de laquelle l'information a été extraite, s'il vous plaît visitez:
